当前位置: 首页 > news >正文

分治入门+例题

目录

🥇2.3.2  合并排序

🥇2.3.3  快速排序

🌼P1010 [NOIP1998 普及组] 幂次方

🌳总结


形象点,分治正如“凡治众如治寡,分数是也”,管理少数几个人,即可统领全军

本质,将一个大规模问题分解为若干规模较小的相同子问题,分而治之

分治求解步骤:分解 --> 治理 --> 合并

大问题难以解决,就分解成规模更小的相同问题,各个子问题形式相同,解决方法也一样,所以可以使用递归算法快速解决。 

🥇2.3.2  合并排序

就合并排序来说,如果只有一个数,那么它本身就是有序的;

如果有2个数,进行一次比较就可以完成排序

但是加入有1000,10000甚至10万个数呢

我们可以将其分解为小的数列,直到只剩一个数,本身已经有序,再将这些单个有序的数列合并在一起,执行一个和分解相反的过程,从而完成对整个序列的排序

图解 

上图,先将待排序元素分成大小相等的的两个子序列

直到分解成一个元素,此时含有一个元素的子序列是有序的

然后,执行合并操作,将两个有序的子序列合并为一个有序序列

直到所有元素都合并完

算法设计

1)合并操作

注意 ,合并操作执行的只是整个数组排序中的一小步,通过Merge()函数实现

引入辅助合并函数Merge(A, low, mid, high)

函数对两个排好序的子序列A[low:mid]和A[mid + 1:high]进行合并

low, high表示待合并两个子序列在数组中的下界和上界,mid为中间位置

此外,还有3个工作指针i, j, k(整型下标)和辅助数组B

i, j指向两个子序列中,当前待比较的元素,k指向辅助数组B中待放置元素的位置

比较A[i]和A[j],将较小的值赋值给B[k],相应指针同时向后移动,直至所有元素处理完毕

初始👇

最后👇

算法代码

void Merge(int A[], int low, int mid, int high) {int *B = new int[high - low + 1]; //申请一个辅助数组int i = low, j = mid + 1, k = 0;while(i <= mid && j <= high) { //从小到达存放到辅助数组B中if(A[i] <= A[j]) B[k++] = A[i++];else B[k++] = A[j++];}while(i <= mid) B[k++] = A[i++]; //数组中剩下元素放到数组B中while(j <= high) B[k++] = A[j++];for(i = low, k = 0; i <= high;++i)A[i] = B[k++];delete[] B;
}

2)合并排序

将序列分成两个子序列,然后对子序列进行递归排序,再把两个已排好序的子序列合并成一个有序的序列

void MergeSort(int A[], int low, int high) {if(low < high) {int mid = (low + high) / 2; //取中点//接下来两行递归MergeSort(A, low, mid); //对A[low:mid]中元素合并排序MergeSort(A, mid + 1, high); //对A[mid+1:high]中元素合并排序Merge(A, low, mid, high); //合并}
}

3)复杂度分析

分解:仅仅计算出子序列中间位置,需要常数时间O(1)

递归:递归求解2个规模为n/2的子问题,需要时间2T(n/2)

合并:需要O(n)

讲的还是很清楚,至于空间复杂度

程序中变量占用了一些辅助空间,这些辅助空间都是常数阶的,但每调用一个Merge(),都分配一个适当大小的缓冲区,在退出时释放,最多分配的大小为n

所以空间复杂度为O(n),递归调用所使用栈空间等于递归树深度

递归调用的底层元素个数为1,So,n = 2^x,x = logn,递归树深度为logn 

🥇2.3.3  快速排序

以前学过了,下面适当补充,放一篇第一天来到csdn的博客

C++快速排序之整型数组_c++整数排序_千帐灯无此声的博客-CSDN博客

排序中

比较慢的有冒泡,选择,插入排序,100万数据量,需要≈15小时

比较快的有希尔,堆,归并,快速,基数排序,100万数据,≈10秒

快排归并对比

1,快排稳定性没有归并排序高

2,但快排是最快的,而且空间复杂度O(1),而归并O(n)

3,快排:先整体有序,再局部有序 ———— 归并:先局部有序,再整体有序(对比请看图)

快排先整体

归并先局部

基本思想 

通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据小,然后分别对两部分进行快速排序

整个排序过程可以递归进行,已达到有序序列

放个以前的代码

#include<iostream>
using namespace std;void Quick_sort(int left, int right, int arr[])
{if(left >= right)return;//终止条件,左边界下标大于等于右边界,//说明当前数组长度是1或该数组物理不存在,这里是递归出口int i, j, base, temp;i = left, j = right;//根据传入的左右边界声明两个游标base = arr[left];//指定好基数while(i < j)//说明二者没相遇,循环继续执行{while(arr[j] >= base && i < j)j--;//j游标先行,只要j游标指向的数值大于基数,j游标就继续移动while(arr[i] <= base && i < j)i++;//i游标后走,只要i游标指向的数值小于基数,i游标就继续移动if(i < j){//退出上面两个循环后,说明i指向了大于基数的元素,j指向了小于基数的元素temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;//i,j指向的数值交换}}arr[left] = arr[j];//因为j先行,此时i,j指向的相同元素,必然比基数小arr[j] = base;//所以与左端基数交换Quick_sort(left,i-1,arr);//递归处理当前两个游标左边无序数组Quick_sort(i+1,right,arr);//递归处理当前两个游标右边无序数组
}int main()
{int n;while(cin>>n){int arr[n];//数组初始化必须指定长度,且长度为常量,//不指定长度或长度为变量,都会编译出错for(int i = 0; i < n; i++)cin>>arr[i];//strlen()只是求字符串长度,求不了字符数组和整型数组长度Quick_sort(0, n - 1, arr);for(int i = 0; i < n; i++)//老把for写成whilecout<<arr[i]<<" ";}//第一个应该把全部包起来return 0;
}

书里的快排优化拓展,其实就是我上面的代码内容,也是当前互联网主流的快排代码,如果我先学一遍书里一开始的快排代码,就会得不偿失,思路不够清晰而且复杂度更高

🌼P1010 [NOIP1998 普及组] 幂次方

标签:普及-,数学,分治

P1010 [NOIP1998 普及组] 幂次方 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)

关于()和+,记得直接从题目复制,防止自己写错 

敲完后复制题目输出,和自己的输出比较

//题目输出
//自己输出
2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0)
2(2(2+2(0))+2++2(2(2+2(0))++2(2(2)+2(0))+2+2(0))

第一次显然是有问题的,花15分钟debug 

AC  代码

#include<iostream>
#include<cmath> //pow()
using namespace std;void part(int n)
{for(int i = 15; i >= 0; --i) { //2*10^4 < 2^15if(n >= pow(2, i)) {if(i == 0) cout<<"2(0)"; //递归底部else if(i == 1) cout<<"2"; //递归底部else if(i == 2) cout<<"2(2)"; //递归底部else {cout<<"2(";part(i); //递归实现分治cout<<")"; //当前分治完成, 不需要加判断}n -= pow(2, i); //先 -= 再判断'+'的输出if(n != 0) cout<<"+"; //递归结束, 此处n != 0}}
}int main()
{int n;cin>>n;part(n);return 0;
}

🌳总结

《算法训练营》为了提高效率,不会一个一个字看完并且敲上博客,会挑重点和不会的,学过的或者冗余的,就跳,争取大一下暑假完成本书,因为还得学C++,英语,数据库等内容,得提高效率

相关文章:

分治入门+例题

目录 &#x1f947;2.3.2 合并排序 &#x1f947;2.3.3 快速排序 &#x1f33c;P1010 [NOIP1998 普及组] 幂次方 &#x1f333;总结 形象点&#xff0c;分治正如“凡治众如治寡&#xff0c;分数是也”&#xff0c;管理少数几个人&#xff0c;即可统领全军 本质&#xff…...

剑指offer打卡

这里写目录标题 day1 二叉树和为某一路径day2复杂链表的复刻day3二叉搜索树与双向链表day4数字排列day5找出出现次数超过一半的次数day6 二进制中1的个数day7 二叉树的最近公共祖先day8 字符串转换为整数day9 构建乘积数组day10不用加减乘除的加法day11求12....nday11 股票的最…...

运维实用脚本整理

运维实用脚本整理 本文脚本仅供参考运维排查问题思路运维排查问题的方法和命令&#xff08;1&#xff09;尽可能搞清楚问题的前因后果&#xff08;2&#xff09;有谁在?&#xff08;3&#xff09;之前发生了什么?&#xff08;4&#xff09; 现在在运行的进程是啥?&#xff0…...

INT8 中的稀疏性:加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践

INT8 中的稀疏性&#xff1a;加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践 文章目录 INT8 中的稀疏性&#xff1a;加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践结构稀疏量化在 TensorRT 中部署稀疏量化模型的工作流程案例研究&#xff1a;ResNet-34要求第 1 步&#xff1a;…...

隧道模式HTTP代理使用代码示例

以下是使用Python实现隧道模式HTTP代理的代码示例&#xff1a; python import socket def handle_client(client_socket): # 接收客户端请求 request client_socket.recv(4096) # 解析请求头&#xff0c;获取目标主机和端口号 host request.split(b\r\n)[1].sp…...

翻筋斗觅食海鸥优化算法-附代码

翻筋斗觅食海鸥优化算法 文章目录 翻筋斗觅食海鸥优化算法1.海鸥优化算法2. 改进海鸥优化算法2.1 非线性参数 &#xff21; 策略2.2 翻筋斗觅食策略 3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码6.python代码 摘要&#xff1a;针对基本海鸥优化算法(SOA)在处理复杂优化问题中存在低精度、…...

K8S常见应用场景(六)

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台&#xff0c;用于管理容器化的工作负载和服务&#xff0c;可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。 Kubernetes 这个名字源于希腊语&#xff0c;意为“…...

《不抱怨的世界》随记

*不抱怨的世界 * 1.天才只有三件事&#xff1a;我的事&#xff0c;他的事&#xff0c;老天的事。抱怨自己的的人&#xff0c;应该试着学习接纳自己&#xff1b;抱怨他人的人&#xff0c;应该试着把抱怨转成请求&#xff1b;抱怨老天的人么&#xff0c;请试着用祈祷的方式来诉求…...

2.2 利用MyBatis实现CRUD操作

一、准备工作 打开MyBatisDemo项目 二、查询表记录 1、在映射器配置文件里引入结果映射元素 在UserMapper.xml文件里创建结果映射元素 将UserMapper接口里抽象方法上的注解暂时注释掉 运行TestUserMapper测试类里的testFindAll()测试方法&#xff0c;查看结果 2、添加…...

自动缩放Kubernetes上的Kinesis Data Streams应用程序

想要学习如何在Kubernetes上自动缩放您的Kinesis Data Streams消费者应用程序&#xff0c;以便节省成本并提高资源效率吗&#xff1f;本文提供了一个逐步指南&#xff0c;教您如何实现这一目标。 通过利用Kubernetes对Kinesis消费者应用程序进行自动缩放&#xff0c;您可以从其…...

介绍js各种事件

目录 一、点击事件 二、鼠标移动事件 三、键盘事件 四、滚轮事件 五、拖放事件 六、窗口大小改变事件 一、点击事件 点击事件是指当用户单击页面上的某个元素时触发的事件。这是最常见和基础的事件之一&#xff0c;也是Web应用程序中最常用的交互之一。 以下是如何使用…...

Python 将 CSV 分割成多个文件

文章目录 使用 Pandas 在 Python 中创建 CSV 文件在 Python 中将 CSV 文件拆分为多个文件根据行拆分 CSV 文件根据列拆分 CSV 文件 总结 在本文中&#xff0c;我们将学习如何在 Python 中将一个 CSV 文件拆分为多个文件。 我们将使用 Pandas 创建一个 CSV 文件并将其拆分为多个…...

S32K144开发板

目录 一&#xff0e;S32K144开发板概述 二&#xff0e;产品技术和功能规格 三&#xff0e;开发环境 1.S32K144的开发环境主流是这么三种&#xff1a; 2.开发板Demo工程 四&#xff0e;S32K144开发板实物图 五、汽车大灯硬件架构 一&#xff0e;S32K144开发板概述 S32K14…...

三波混频下的相位失配原理

原理推导 在四波混频情况下&#xff0c;实现零相位失配是一件很困难的事情。因为在四波混频中&#xff0c;相位调制和增益都依赖于相同的参数&#xff0c;即克尔非线性 γ \gamma γ。这个问题可以用嵌入在传输线上的辅助共振元件的复杂色散工程来部分解决。 但是在三波混频中…...

软考A计划-试题模拟含答案解析-卷一

点击跳转专栏>Unity3D特效百例点击跳转专栏>案例项目实战源码点击跳转专栏>游戏脚本-辅助自动化点击跳转专栏>Android控件全解手册点击跳转专栏>Scratch编程案例 &#x1f449;关于作者 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧&#xff0c;以及各种资源分享&am…...

Ubuntu下编译运行MicroPython Unix版本

文章目录 github拉取源码更新模块编译运行 github拉取源码 到Github(https://github.com/micropython/micropython)上下载源码 终端输入&#xff0c;如果提示识别不到gh命令&#xff0c;就sudo apt-get install gc安装一下。 再根据提示在终端里登录自己的github账号。 再次…...

实现用QCustomPlot封装的插件,放到绘图软件中可以点击和移动

首先,我们需要在绘图软件中创建一个插件,并将QCustomPlot控件添加到插件中。QCustomPlot是一个功能强大的绘图控件,可以轻松创建各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图等等。 接下来,我们需要为QCustomPlot控件添加鼠标事件处理函数,以实现点击和移动的功能。QCust…...

【源码解析】Nacos配置热更新的实现原理

使用入门 使用RefreshScopeValue&#xff0c;实现动态刷新 RestController RefreshScope public class TestController {Value("${cls.name}")private String clsName;}使用ConfigurationProperties&#xff0c;通过Autowired注入使用 Data ConfigurationProperti…...

界面组件DevExpress ASP.NET Core v22.2 - UI组件升级

DevExpress ASP.NET Core Controls使用强大的混合方法&#xff0c;结合现代企业Web开发工具所期望的所有功能。该套件通过ASP.NET Razor标记和服务器端ASP.NET Core Web API的生产力和简便性&#xff0c;提供客户端JavaScript的性能和灵活性。ThemeBuilder工具和集成的Material…...

阿里系文生图(PAI+通义)

PAI-Diffusion模型来了&#xff01;阿里云机器学习团队带您徜徉中文艺术海洋 - 知乎作者&#xff1a;汪诚愚、段忠杰、朱祥茹、黄俊导读近年来&#xff0c;随着海量多模态数据在互联网的爆炸性增长和训练深度学习大模型的算力大幅提升&#xff0c;AI生成内容&#xff08;AI Gen…...

synchronized 学习

学习源&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景 不超卖&#xff0c;也要考虑性能问题&#xff08;场景&#xff09; 2.常见面试问题&#xff1a; sync出…...

C++:std::is_convertible

C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

基于ASP.NET+ SQL Server实现(Web)医院信息管理系统

医院信息管理系统 1. 课程设计内容 在 visual studio 2017 平台上&#xff0c;开发一个“医院信息管理系统”Web 程序。 2. 课程设计目的 综合运用 c#.net 知识&#xff0c;在 vs 2017 平台上&#xff0c;进行 ASP.NET 应用程序和简易网站的开发&#xff1b;初步熟悉开发一…...

Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题

环境&#xff1a;windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时&#xff0c;burpsuite抓取不到https数据包&#xff0c;只显示&#xff1a; 解决该问题只需如下三个步骤&#xff1a; 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

JAVA后端开发——多租户

数据隔离是多租户系统中的核心概念&#xff0c;确保一个租户&#xff08;在这个系统中可能是一个公司或一个独立的客户&#xff09;的数据对其他租户是不可见的。在 RuoYi 框架&#xff08;您当前项目所使用的基础框架&#xff09;中&#xff0c;这通常是通过在数据表中增加一个…...

IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?

你花了时间和预算买了IP&#xff0c;结果IP质量不佳&#xff0c;项目效率低下不说&#xff0c;还可能带来莫名的网络问题&#xff0c;是不是太闹心了&#xff1f;尤其是在面对海外专线IP时&#xff0c;到底怎么才能买到适合自己的呢&#xff1f;所以&#xff0c;挑IP绝对是个技…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...